FunSearch 项目使用教程
【免费下载链接】funsearch 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/funsearch
1. 项目介绍
FunSearch 是由 Google DeepMind 开发的一个开源项目，旨在通过大型语言模型进行程序搜索，从而发现数学上的新发现。该项目包含多个独立的目录，每个目录都包含通过 FunSearch 发现的函数和数据集，适用于不同的数学问题，如构造大帽集、大可容许集、在线一维装箱问题、强积循环图中的大独立集等。
FunSearch 的核心思想是通过进化算法和代码操作例程，结合大型语言模型生成新的程序，并在分布式系统上运行这些程序，以发现新的数学结构和算法。
2. 项目快速启动
2.1 安装
FunSearch 项目不需要安装，所有笔记本都可以在 Google Colab 中打开并运行。
2.2 使用
以下是各个模块的快速启动示例：
2.2.1 cap_set
# 打开 cap_set.ipynb 笔记本
# 运行以下代码以加载和使用 cap_set 模块
from cap_set import CapSet
cap_set = CapSet()
cap_set.load_data()
cap_set.run()
2.2.2 admissible_set
# 打开 admissible_set.ipynb 笔记本
# 运行以下代码以加载和使用 admissible_set 模块
from admissible_set import AdmissibleSet
admissible_set = AdmissibleSet()
admissible_set.load_data()
admissible_set.run()
2.2.3 bin_packing
# 打开 bin_packing.ipynb 笔记本
# 运行以下代码以加载和使用 bin_packing 模块
from bin_packing import BinPacking
bin_packing = BinPacking()
bin_packing.load_data()
bin_packing.run()
2.2.4 cyclic_graphs
# 打开 cyclic_graphs.ipynb 笔记本
# 运行以下代码以加载和使用 cyclic_graphs 模块
from cyclic_graphs import CyclicGraphs
cyclic_graphs = CyclicGraphs()
cyclic_graphs.load_data()
cyclic_graphs.run()
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
FunSearch 可以应用于多种数学问题的发现和优化，例如：
- 大帽集构造：通过 FunSearch 发现的函数可以构造出非常大的帽集，这在组合数学中具有重要意义。
- 在线一维装箱问题：FunSearch 提供了高效的启发式算法，用于解决在线一维装箱问题，这在物流和资源管理中非常有用。
3.2 最佳实践
- 数据预处理：在使用 FunSearch 进行数学发现时，确保输入数据的预处理是正确的，以避免结果的偏差。
- 模型调优：根据具体问题调整进化算法和语言模型的参数，以获得更好的发现效果。
4. 典型生态项目
FunSearch 作为一个数学发现工具，可以与其他开源项目结合使用，例如：
- TensorFlow：用于构建和训练大型语言模型。
- PyTorch：用于实现复杂的神经网络结构。
- Jupyter Notebook：用于交互式地运行和调试代码。
通过这些生态项目的结合，FunSearch 可以更高效地进行数学发现和算法优化。
【免费下载链接】funsearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/funsearch
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
